• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.28-34
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• 2018

본 논문은 적외선 온도센서를 이용한 재실인원 측정을 통한 출입자 관리 시스템, 방 내부의 움직임 파악하기 위한 PIR센서 모듈, 그리고 취침 상태를 판별하기 위한 스마트 호흡감지 모듈로 구성된다. 센싱부와 알고리즘 구동 부를 일체화 한 임베디드 형태의 센서 모듈과 통신 시스템으로 구성하였다. 고령화 사회가 가속화, 고급화됨에 따라 실버케어에 대한 사회적 비용이 증가하고 프라이버시를 보호하기 위해선 효율적인 실버케어기기 개발을 통하여 비용 감소가 필요하다. 제안된 비 영상 인체감지 IOT 센서 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하였고 기존의 영상에 의한 감시 방법과 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.57-64
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• 2014

본 논문에서는 항공 교전 시뮬레이션을 위한 모델을 구축함에 있어서 분산 시스템 상의 합성전장환경 기반으로 구성되는 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 HLA (High Level Architecture)/RTI (Run-Time Infrastructure) 기반의 분산 시스템 상에서 합성전장환경을 구축하여 항공 교전 시뮬레이션 모델에 환경의 영향을 반영하기 위한 시스템을 설계한다. 항공 전투에서 환경은 탐지체계 및 기동체계 등에 영향을 주기 때문에 시뮬레이션에서 그 영향을 반영할 필요가 있다. 그러나 교전급 시뮬레이션에서 요구하는 무기체계의 복합적 운용에 관련된 프레임워크 연구는 기존에 미흡하였고, 이로 인해 환경 데이터를 기반으로 시뮬레이션에 환경 영향을 반영하는 교전급 시뮬레이션 시스템의 구축은 난해함을 갖는다. 본 논문은 이와 같은 난해함을 해결하기 위한 프레임워크를 제안하고, 제안된 프레임워크를 기반으로 예제 시스템을 구축하는데 목적을 둔다.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.195-201
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• 2020

빠르게 발전하고 있는 정보화 시대에 맞춰 교육환경에서도 많은 발전과 영향이 있다. 이에 대표적으로 이러닝(E-Learning)이 있다. 그러나 이러닝은 직접적인 교류와 참여율이 낮아 집중을 유지하기가 어렵고, 교수자 또한 학습자의 집중 여부를 파악하는데 한계가 있다. 본 논문은 이러닝을 사용하는 학습자의 집중도를 사용자 눈 개폐와 정수리 인식을 통하여 집중도 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 눈과 정수리를 인식하여 집중도를 측정하고 지표화하여 교수자에게 제공한다. 눈과 정수리를 인식한 경우 이벤트가 발생하고 사용자의 반응 결과에 따라 집중도가 지표화된다. 시스템 검증을위해 실험집단과 통제집단으로 실험하였고 집중도 지표가 90% 이상의 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권4호
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• pp.255-262
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• 2009

유비쿼터스 센서 네트워크(USN)에 기반한 엔터테인먼트용 자율 돌고래 로봇의 구현에 관하여 소개한다. 일반적으로 수중에서 동작하는 생체모방 로봇에 유비쿼터스 센서 네트워크와 GPS를 적용하는 것은 불가능한 일이다. 본 논문에서 제안된 엔터테인먼트용 돌고래 로봇은 수중이 아닌 수면에서 동작하므로, 사용자와의 상호작용을 중요시하며 제안된 수중 로봇의 네비게이션은 GPS정보와 배치된 USN 모트로부터 얻어진 미세한 위치 정보로부터 수행된다. 본 논문에서는 제안된 돌고래 로봇의 기계적인 구조, 센서와 엑추에이터, 마이크로컨트롤러 보드와 수영 방법, 사용자와의 상호작용의 특징을 기술한다. 엔터테인먼트 돌고래 로봇은 유저에 의한 접촉 센서의 감지 신호를 입력받아 입을 움직이거나, 꼬리를 치고, 물을 뿜어내는 등의 전형적인 응답을 보인다. 로봇의 자율성을 위하여 경로 설정, 장애물 감지 및 회피 등과 같은 로봇의 움직임뿐 아니라 인간과 로봇의 상호작용에 관련된 기능들을 마이크로컨트롤러가 제어한다. 돌고래 로봇의 위치 정보는 배치된 USN 모트의 알려진 위치 정보로부터 주기적으로 교정된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.31-37
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• 2007

최근 컴퓨터 게임에서 중대성이 부각되고 있는 NPC(NonPlayer Character)는 게임의 기본이 되는 이동에 있어서 스스로 장애물과 다른 캐릭터들을 인지하고 자신의 임무를 수행하여야 한다. NPC들의 자연스러운 이동을 위해 고정된 장애물 환경에서 일반화 가시성그래프를 이용하여 경로를 계획하는 방법이 제안된 바 있는데 본 논문에서는 이렇게 생성된 경로를 따라 효율적으로 이동할 수 있게 하기 위한 실행 모듈을 개발한다. 일반화 가시성그래프의 특성에 따라, 계획된 경로는 직선과 원의 호로 이루어져 있는데 본 실행 모듈에서는 이 특성에 적합하고 NPC의 움직임이 자연스럽도록 직선이동 동작, 원 이동 동작, 도착하기 등의 기본 조타 동작을 정의하여 실제 경로 이동의 실행에 이용한다. 또한 이동 중에 나타나는 동적 장애물을 감지하기 위해 충돌감지 기능을 실행 모듈에 포함시키며 감지된 장애물의 종류에 따라 선택적으로 대처하기 위해 의사결정나무를 이용한다. 실행 모듈을 테스트하기 위해 NPC의 경로 이동을 방해하는 다른 NPC가 등장하도록 예제 시나리오를 작성하여 시뮬레이션한다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.247-257
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• 2020

구제역과 같은 가축 전염병은 강한 전염력으로 인해 막대한 경제적 손실을 초래하고 있다. 가축의 전염성 질병은 조기 감지가 매우 중요하나, 개별 농가에서 조기 진단이 어렵고, 수의사나 사료 공급 차량 등의 농장간 이동을 통해서 전파되는 사례도 빈번하다. 본 연구에서는 발병 초기단계에서 유비쿼터스 기반의 정보통신기술을 이용하여 가축의 체온을 자동으로 모니터링 하여 실시간 전송함으로써 수의사의 농장방문 없이 빠른 진단이 가능하고 추가 확산을 방지하는 기술을 연구하였다. 자동으로 수집된 정보와 연계된 원격진료시스템을 활용하여 농장단위, 지역단위, 국가단위에서 가축전염병을 커뮤니티 매핑 기법을 이용하여 체계적으로 관리하는 기술을 제시하였다. 이 과정에서 사용자 참여형 공간정보기술 적용을 위한 각 단계별, 주체별 커뮤니티 매핑 항목을 도출하였다.

• 한국보건간호학회지
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• 제26권1호
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• pp.101-112
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• 2012

Purpose: The purposes of this study were to identify differences of duties, tasks, and task elements of care helpers between long term care (LTC) facilities and client's home (CH), and to provide data for the development of educational programs and policies. Methods: This study was a descriptive investigation; the subjects of the study were 418 care helpers. Duties, tasks, and task elements were measured using the framework proposed by Shin et al. (2012). Data were analyzed by t-test using PASW 18.0. Results: All of the jobs were statistically significant differences between LTC and CH. Dietary assistance and Daily work assistance were more frequently in CH, and the frequency of other tasks was higher in LTC than CH. Tasks with higher-reported difficulty by those who worked in LTC were as follows: personal hygiene, position change and movement, exercise and activity assistance, safety care, communication assistance, dietary assistance, environment management, daily work assistance, emergency prevention, early detection and speedy reporting, and dementia patient care. Conclusion: These findings suggest that training for care helpers of each facility type will be differentiated. Tasks and task elements reported by care helpers were modified and added to the standard textbook.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8B호
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• pp.1115-1121
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• 2010

DNAv6는 IPv6네트워크에서 보다 빠르게 호스트의 링크 연결을 지원하기 위한 프로토콜이며, 이동성 관리의 분류에서는 이동성 감지에 속하는 분야이다. 하지만 DNAv6에서는 DNAv6를 지원하는 AR과 호스트에 대한 논의만 진행되어있기 때문에 추후에 DNAv6와 non-DNAv6 호스트가 혼재된 네트워크에서 non-DNAv6 호스트를 지원할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 DNAv6 망에서 non-DNAv6 호스트를 지원하기 위하여 DNAv6AR이 제공하는 정보를 통해 링크 이동 여부를 판단하던 호스트를 대신하여 AR이 이에 대한 판단을 내려 호스트에 알려주는 RCA 알고리즘과 RCA 알고리즘을 적용하기 위한 Modified RS 메시지와 Reconf_Link를 메시지를 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 기존의 ND 프로세스와 DNAv6 망에서의 핸드오프시 링크 연결 지연시간을 측정하여 RCA가 적용된 non-DANv6 호스트의 핸드오프시 링크 연결 지연시간과 비교하여 성능을 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권9호
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• pp.813-821
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• 2013

본 논문에서는 공진기의 임피던스 변화에 근거한 생체 신호 센서를 제안한다. 제안된 생체 신호 센서는 호흡과 심장 박동 같은 생체 신호를 감지할 수 있고, 시스템은 공진기, 발진기, SAW 필터, 그리고 파워 감지기로 구성되어있다. 인체와 같은 유전체의 주기적인 움직임은 근거리 장 영역 안에서 공진기의 임피던스 변화를 야기하며, 따라서 공진기의 공진 주파수의 변화는 발진기의 발진 주파수 변화에 영향을 끼친다. 여기서 SAW 필터 저지대역의 가파른 주파수 응답특성은 작은 양의 주파수 편차를 큰 변화로 바꿀 수 있다. 기존의 센서의 감지 거리를 확장시키는 것을 목적으로 ISM 대역 870 MHz 대역에서 동작 시켰으며, 최대 거리 120 mm에서 호흡과 심장 박동신호의 검출을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.6-29
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• 2020

Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.